Las palabras clave negativas suelen describirse como "quitar los términos que no quieres".
Un encuadre más exacto: mueven presupuesto de posiciones que no van a convertir a posiciones que sí. La diferencia importa porque fija el criterio: no es "este término no me gusta" sino "el dinero puesto en este término no vuelve".
Tres clases seguras de excluir
Una: impresiones sin conversión
El campo conversionType de la búsqueda inversa de pedidos clasifica los términos en cuatro grupos, e I es impresiones inútiles: visibilidad sin conversión.
Es la clase más limpia para excluir, porque el juicio no es una conjetura: el endpoint ya lo ha marcado a partir del comportamiento real. Cómo optimizar palabras clave en Amazon cubre el tratamiento de las cuatro.
Dos: términos irrelevantes cuya visibilidad es enteramente comprada
Cada término de la búsqueda de tráfico lleva un array badges que indica dónde te coloca: naturalSearching, amazonChoice, sponsorBrand, sponsorVideo, ads y otros.
Un término con ads y sin naturalSearching significa que el marketplace no te considera naturalmente relevante para él. Tu visibilidad ahí está comprada por completo.
Eso no es malo por sí mismo: empujar un término en un lanzamiento se ve exactamente así. Pero si un término lleva mucho tiempo en ese estado sin convertir, el criterio de la plataforma y tus datos de conversión coinciden: no pertenece a tu segmentación.
Tres: términos de baja relevancia
El minero de palabras clave devuelve relevancy. Una relevancia baja en un término que sigues lanzando suele ser desbordamiento de la concordancia amplia.
Esta clase merece una mirada antes de actuar, porque la relevancia es un valor calculado y a veces infravalora expresiones de cola larga realmente pertinentes. Baja relevancia más ausencia de conversión es la condición segura; cualquiera de las dos por separado puede fallar.
Combinando las tres
Cuando las tres señales apuntan a los mismos términos, excluir es seguro:
| Señal | Campo | Significado |
|---|---|---|
| Impresiones sin conversión | conversionType es I | Dinero gastado que no vuelve |
| Visibilidad solo comprada | badges con ads y sin naturalSearching | La plataforma no ve encaje natural |
| Relevancia baja | relevancy bajo | Semánticamente tampoco encaja |
Las tres coinciden → excluir. Solo una → seguir observando.
El sentido de escalonarlo es que excluir es irreversible dentro del ciclo de campaña, y matar un término que estaba empezando a coger tracción cuesta más que unos días extra de inversión.
Cuándo no excluir todavía
Este es el límite que más conviene subrayar.
No excluyas con datos escasos. Un término con 200 impresiones y ningún pedido no demuestra que no vaya a convertir: si la conversión normal de la categoría ronda el 1%, 200 impresiones nunca iban a producir ni un pedido.
Excluir con una muestra insuficiente corta justo los términos que aún no han tenido ocasión de demostrarse.
El método es sencillo: estima el nivel de conversión normal de la categoría y comprueba si las impresiones del término bastaban para producir una conversión. Si no, sigue observando en vez de excluir.
El clickConvRate del endpoint de conversión da una referencia para esa estimación: es la tasa del mercado y no la tuya, pero basta para juzgar el orden de magnitud.
Descarta antes el otro problema
Hay una situación que parece "hay que excluir" y no lo es.
Un término recibe impresiones y clics y no genera pedidos. Si el problema es de relevancia, excluir es correcto. Pero hay otra posibilidad: el término está bien y el listing no retiene a la gente.
El endpoint de conversión separa ambas cosas:
| Síntoma | Dónde se rompe | Qué hacer |
|---|---|---|
clickingRate bajo | Nadie hace clic en los resultados | Imagen principal, precio, título; no es cuestión de negativas |
clickConvRate bajo | Hacen clic y no compran | Problema de la página de producto; excluir no lo arregla |
| Ambos bajos | Probablemente relevancia | Aquí sí toca excluir |
Si el clickConvRate es bajo en todos tus términos, el problema es el listing y no la selección. Excluir uno a uno ahí es tapar con presupuesto publicitario un problema de la página de producto, y no se tapa.
Excluye también al consultar
El parámetro excludeKeywords descarta raíces no deseadas al minar y al consultar conversión, y filterRootWord agrupa por raíz.
Es distinto de excluir en la consola de anuncios: aquello actúa sobre tu segmentación y esto sobre tu conjunto de candidatos. Usados juntos, los mismos términos irrelevantes dejan de reaparecer en tu proceso de selección.
Para la selección en sí, mira Cómo elegir palabras clave para Amazon PPC.
Tres cosas que estos datos no pueden hacer
No dan tu informe de términos de búsqueda. Qué búsquedas dispararon realmente tus anuncios y cuánto costó cada una está en Seller Central como dato autorizado. Lo de aquí es distribución de mercado: sirve antes, no sustituye al informe después.
No dicen qué tipo de exclusión usar. Negativa exacta o de frase depende de cuán amplia quieras la exclusión, y eso se decide en la consola.
No juzgan la relevancia por ti. relevancy es un valor calculado. Si un término encaja con tu producto sigue necesitando que alguien lo mire.
Preguntas
¿Hay que limpiar la lista de negativas periódicamente? Sí. Tras cambios de producto o de categoría, un término que excluiste puede haberse vuelto relevante. Revísala cada trimestre en vez de solo ir añadiendo.
¿Excluir demasiado puede dañar el tráfico? Puede, y por eso no se excluye con una muestra fina. El objetivo es subir la eficiencia de cada unidad gastada, no minimizar impresiones.
¿Y los términos irrelevantes que saca la campaña automática? Esa es la fuente principal de negativas. Exponerlos es parte de para qué sirve la segmentación automática: tras un periodo, excluye los que no convierten y promueve a manual los que sí.
¿Se pueden elegir negativas solo con datos públicos? Para descartar candidatos por adelantado, sí. Para la revisión posterior necesitas tu propio informe de términos de búsqueda: solo él sabe qué dispararon tus anuncios.